Maschinelles Lernen

Hochenergiephysik - Phänomenologie Die Revolution der Physikforschung mit DLScanner

DLScanner bietet eine neue Möglichkeit, komplexe Parameterräume in der Physik effizient zu durchsuchen.

A. Hammad, Raymundo Ramos

2025-01-22T07:26:10+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung EchoSpot: Ein neues Zeitalter im Textentdecken

EchoSpot revolutioniert, wie wir Text in Bildern finden und lesen.

Jing Li, Bo Wang

2025-01-22T05:57:18+00:00 ― 7 min Lesedauer

Anwendungen Fairness im Gesundheitswesen Modellierung: Der FAIR-Rahmen

Ein neuer Ansatz für das Gesundheitswesen, der Fairness und präzise Patientenversorgung in den Vordergrund stellt.

Daniel Smolyak, Courtney Paulson, Margrét V. Bjarnadóttir

2025-01-21T22:48:51+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Revolutionierung der menschlichen Aktivitätserkennung mit smarten Algorithmen

Neue Methoden verbessern das maschinelle Verständnis menschlicher Aktivitäten durch fortgeschrittene Techniken.

Junyao Wang, Mohammad Abdullah Al Faruque

2025-01-21T22:43:57+00:00 ― 5 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Sicherstellen der Genauigkeit von KI-Bilderkennung

Entdecke die Wichtigkeit von Modellabsicherung für KI-Bildklassifizierer.

Dang Nguyen, Sunil Gupta

2025-01-21T21:55:48+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Federated Learning: Zusammenarbeiten, ohne Daten zu teilen

Föderiertes Lernen verbessert das maschinelle Lernen und schützt dabei die Daten.

Muhammad Irfan Khan, Elina Kontio, Suleiman A. Khan

2025-01-21T19:31:21+00:00 ― 10 min Lesedauer

Robotik Revolutionierung der Roboternavigation mit dem ViDEN-Framework

Ein neues Framework verbessert die Robotermovement in komplexen Umgebungen.

Nimrod Curtis, Osher Azulay, Avishai Sintov

2025-01-21T16:18:45+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Revolutionierung der Datenverarbeitung mit memristiven Modellen

Neue Modelle kombinieren Zustandsraumtechniken mit memristiven Bauelementen für effizientes Rechnen.

Sebastian Siegel, Ming-Jay Yang, John-Paul Strachan

2025-01-21T14:42:27+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen KI optimieren: Die Zukunft von neuronalen Netzwerken

Lern, wie Optimierungsebenen das AI-Lernen und die Entscheidungsfindung verbessern.

Calder Katyal

2025-01-21T14:33:50+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Federated Unlearning: Die Zukunft der Datensicherheit

Erfahre, wie föderiertes Unlearning deine Datenschutzrechte schützen kann.

Zibin Pan, Zhichao Wang, Chi Li

2025-01-21T13:54:18+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Sicherstellen von Fairness in Kreditscoringsystemen

Ein Blick darauf, wie die Kreditbewertung für alle fairer gestaltet werden kann.

Huyen Giang Thi Thu, Thang Viet Doan, Tai Le Quy

2025-01-21T12:38:29+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Fortschritte bei der medizinischen Bildklassifikation: Neue Erkenntnisse

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der medizinischen Bildklassifikation mithilfe von Übertragbarkeitsmetriken.

Dovile Juodelyte, Enzo Ferrante, Yucheng Lu

2025-01-21T11:29:51+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Fortschritte in der Few-Shot-Bildklassifikation

Lern, wie Computer Bilder mit wenigen Beispielen erkennen können.

Xi Yang, Pai Peng, Wulin Xie

2025-01-21T06:40:57+00:00 ― 6 min Lesedauer

Kryptographie und Sicherheit Die wachsende Bedrohung durch feindliche Angriffe auf Sprachmodelle

Adversariale Angriffe gefährden die Sicherheit von grossen Sprachmodellen und gefährden das Vertrauen und die Genauigkeit.

Atmane Ayoub Mansour Bahar, Ahmad Samer Wazan

2025-01-21T04:16:30+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Revolutionäre Methode zur Analyse molekularer Sequenzen

Ein neuer Ansatz verbessert die Analyse von Molekülsequenzen mithilfe der Hilbertschen Kurve.

Sarwan Ali, Tamkanat E Ali, Imdad Ullah Khan

2025-01-21T03:58:50+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Objekterkennung mit SimLTD revolutionieren

Erfahre, wie SimLTD die Erkennung seltener Objekte in Bildern verbessert.

Phi Vu Tran

2025-01-21T00:15:45+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Fortschritte bei inversen Problemen mit CA-DPS

CA-DPS bringt neue Hoffnung für die Lösung inverser Probleme in der Bildgebung.

Shayan Mohajer Hamidi, En-Hui Yang

2025-01-20T23:27:36+00:00 ― 7 min Lesedauer

Rechnen und Sprache STAYKATE: Verbesserung der Erkennung wissenschaftlicher Entitäten

Eine neue Methode verbessert, wie Forscher wichtige Informationen aus wissenschaftlichen Texten herausziehen.

Chencheng Zhu, Kazutaka Shimada, Tomoki Taniguchi

2025-01-20T22:39:27+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Revolutionierung der Knotenkategorisierung mit Attention in Graphen

Entdecke, wie Aufmerksamkeit und Metapfade die Klassifizierung von Knoten in heterogenen Grafen verbessern.

Calder Katyal

2025-01-20T20:15:00+00:00 ― 6 min Lesedauer

Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Datenschutz absichern mit Federated Learning und Blockchain

Ein neues Framework kombiniert föderiertes Lernen und Blockchain, um Datenschutz und Sicherheit zu verbessern.

Ervin Moore, Ahmed Imteaj, Md Zarif Hossain

2025-01-20T19:26:51+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Tisch-Erkennung mit VLLMs und NGTR meistern

Fortschritte bei der Tabellenkennung mit VLLMs verbessern die Leistung bei minderwertigen Bildern.

Yitong Zhou, Mingyue Cheng, Qingyang Mao

2025-01-20T17:50:33+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung YOLO-UniOW: Die Zukunft der Objekterkennung

Eine bahnbrechende Methode zur Identifizierung von bekannten und unbekannten Objekten in Echtzeit.

Lihao Liu, Juexiao Feng, Hui Chen

2025-01-20T15:26:06+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Selbstüberwachtes Lernen für die Analyse von Netzwerkverkehr nutzen

Entdecke, wie selbstüberwachtes Lernen das Verständnis von Netzwerktraffic und die Sicherheit verbessert.

Jiawei Zhou, Woojeong Kim, Zhiying Xu

2025-01-20T13:01:39+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Objekt-Halluzinations-Herausforderung bei KI-Modellen

LVLMs haben Schwierigkeiten, die Realität zu erkennen, was ernsthafte Folgen haben kann.

Ashish Seth, Dinesh Manocha, Chirag Agarwal

2025-01-20T11:25:21+00:00 ― 5 min Lesedauer

Wahrscheinlichkeitsrechnung Die Landschaft der Konzentrationsungleichheiten erkunden

Verstehen von zufälligen Ereignissen und deren Vorhersagen in verschiedenen Bereichen.

Arun Kumar Kuchibhotla

2025-01-20T11:12:34+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Zeitreihenanalyse mit Buchstaben neu gedacht

Eine kreative Methode, um Zeitseriendaten mit alphabetischer Zuordnung zu analysieren.

Sarwan Ali, Tamkanat E Ali, Imdad Ullah Khan

2025-01-20T10:37:12+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Klarheit wiederherstellen: Bewegungsunschärfe mit GANs bekämpfen

Lern, wie GANs helfen können, verschwommene Fotos, die durch Bewegung entstanden sind, zu verbessern.

Zhengdong Li

2025-01-20T09:05:24+00:00 ― 6 min Lesedauer

Statistische Mechanik Renyi-Entropie und Machine Learning in Quantensystemen

Entdecke, wie Renyi-Entropie und maschinelles Lernen die Quantenphysik verändern.

Han-Qing Shi, Hai-Qing Zhang

2025-01-20T06:52:24+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Kryptonite-N: Mythen über maschinelles Lernen herausfordern

Ein Datensatz, der die Grenzen von Machine-Learning-Algorithmen testet.

Albus Li, Nathan Bailey, Will Sumerfield

2025-01-20T06:36:27+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Verstärkendes Lernen: Der Weg zu schlaueren Maschinen

Lern, wie Maschinen ihren Lernprozess in der echten Welt verbessern.

Daniel Palenicek, Michael Lutter, João Carvalho

2025-01-20T00:59:24+00:00 ― 6 min Lesedauer

Hochenergiephysik - Gitter Der Tanz des Lernens: SGD und RMT im maschinellen Lernen

Entdecke, wie SGD und RMT das Lernen in Machine-Learning-Modellen beeinflussen.

Chanju Park, Matteo Favoni, Biagio Lucini

2025-01-20T00:30:16+00:00 ― 7 min Lesedauer

Multiagentensysteme Die Dynamik des Multi-Agenten-Verstärkungslernens

Die Herausforderungen und Strategien in Multi-Agenten-Umgebungen erkunden.

Neil De La Fuente, Miquel Noguer i Alonso, Guim Casadellà

2025-01-19T23:23:06+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Fortschritte im Offline-Verstärkungslernen mit zielgerichteter Datenaugmentation

Die Verbesserung des Offline-Verstärkungslernens durch die Steigerung der Qualität der Trainingsdaten.

Xingshuai Huang, Di Wu Member, Benoit Boulet

2025-01-19T21:46:48+00:00 ― 7 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Verbesserung der Erkennung von Rufzeichen in der Flugsicherung

Ein neues Modell verbessert die Erkennung von Rufzeichen für eine sicherere Flugverkehrskontrolle.

Alexander Blatt, Dietrich Klakow

2025-01-19T16:57:54+00:00 ― 7 min Lesedauer

Robotik Schlaue Roboter und die Kette der Möglichkeiten

Entdecke, wie Roboter die Aufgabenleistung mit Chain-of-Affordance verbessern.

Jinming Li, Yichen Zhu, Zhibin Tang

2025-01-19T16:09:45+00:00 ― 8 min Lesedauer

Informationsbeschaffung Die Zukunft der Relations-Extraktion mit AmalREC entschlüsseln

AmalREC verbessert das Verständnis von Beziehungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Mansi, Pranshu Pandya, Mahek Bhavesh Vora

2025-01-19T13:45:18+00:00 ― 6 min Lesedauer

Rechnen und Sprache Maschinen-Verlernen: Die Zukunft der KI-Sicherheit

Entdecke, wie MOLLM LLMs verbessert, indem schädliche Daten effizient gelöscht werden.

Zibin Pan, Shuwen Zhang, Yuesheng Zheng

2025-01-19T11:20:51+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Entscheidungen optimieren mit fokalisierten spärlichen Gauss-Prozessen

Lern, wie fokalisierte spärliche Gaussprozesse die Effizienz von Bayesian Optimization verbessern.

Yunyue Wei, Vincent Zhuang, Saraswati Soedarmadji

2025-01-19T09:46:39+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung KI verteidigen: Backdoor-Angriffe mit RVPT bekämpfen

Erfahre, wie RVPT die KI-Sicherheit gegen versteckte Bedrohungen verbessert.

Zhifang Zhang, Shuo He, Bingquan Shen

2025-01-19T09:44:33+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Revolutionierung der Tiefenwahrnehmung: Die neue Methode von MetricDepth

MetricDepth verbessert die Tiefenschätzung aus Einzelbildern mithilfe von tiefem metrischen Lernen.

Chunpu Liu, Guanglei Yang, Wangmeng Zuo

2025-01-19T08:56:24+00:00 ― 6 min Lesedauer

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